fsb završni rad, road...

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE

ZAVRŠNI RAD

Igor Kuš

Zagreb, 2014.

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE

ZAVRŠNI RAD

Mentori: Student:

prof. dr. sc. Mario Štorga Igor Kuš

Zagreb, 2014.

Izjavljujem da sam ovaj rad izradio samostalno koristeći stečena znanja

tijekom studija i navedenu literaturu.

Zahvale:

Zahvaljujem se svom mentoru prof.dr.sc. Mariu Štorgi koji je svojim stručnim i

znanstvenim savjetima vodio i usmjeravao kroz temu rada, na strpljenju i

savjetima tijekom izrade i pisanja rada te ugodnoj suradnji. Srdačno

zahvaljujem dipl.ing Lucijanu Stamaću na stručnoj podršci te kolegi Mirku

Rastoviću na suradnji kroz rad.

Hvala svim profesorima, kolegama i prijateljima.

Posebno hvala mojim roditeljima koji su mi omogućili studiranje te zajedno sa

sestrom pružili podršku tokom studiranja.

Igor Kuš

Igor Kuš Završni rad

Fakultet strojarstva i brodogradnje I

SADRŽAJ

1. UVOD .................................................................................................................................. 1

1.1. Smart City .................................................................................................................... 1

1.2. Smart City danas .......................................................................................................... 1

1.3. Mobilna tehnologija i Smart City ................................................................................. 2

1.4. Stanje prometnica u Republici Hrvatskoj .................................................................... 3

2. ROAD QUALITY SUSTAV ............................................................................................... 4

2.1. Oštećenja na ovjesu automobila ................................................................................... 4

2.2. Utjecaj oštećenih prometnica na udobnost vožnje ....................................................... 4

2.3. Road Quality rješenja ................................................................................................... 4

3. DINAMIKA VOZILA ......................................................................................................... 7

3.1. Ovjes automobila ......................................................................................................... 9

4. UTVRĐIVANJE MOGUĆNOSTI RAZVOJA ROAD QUALITY SUSTAVA .............. 12

5. MODEL PODATAKA I DIJAGRAM FUNKCIJA ZA SUSTAV ZA PRAĆENJE

UDOBNOSTI VOŽNJE .................................................................................................... 15

5.1. Modeliranje funkcija pomoću toka za Road Quality sustav ...................................... 17

5.2. Model podataka .......................................................................................................... 17

6. RAZVOJ ROAD QUALITY APLIKACIJE ..................................................................... 19

6.1. Operativni sustav i razvojno okruženje ...................................................................... 19

6.2. Road Quality aktivnosti ............................................................................................. 20

7. REZULTATI TESTIRANJA ROAD QUALITY SUSTAVA .......................................... 26

7.1. Testiranje Toyota Yaris .............................................................................................. 26

7.2. Testiranje Citroen C5 ................................................................................................. 30

8. ZAKLJUČAK .................................................................................................................... 33

9. LITERATURA .................................................................................................................. 35

10. PRILOZI ............................................................................................................................ 37

10.1. Model funkcija sustava pomoću toka ......................................................................... 37

10.2. EXPRESS-G dijagram podataka ................................................................................ 38

10.3. UML dijagram aktivnosti ........................................................................................... 39


Fakultet strojarstva i brodogradnje II

POPIS SLIKA

Slika 1. Uređaj za ispitivanje podvozja [6] ........................................................................... 6

Slika 2. Raspored sila na vozilu[17] ..................................................................................... 7

Slika 3. Model ovjesa automobila[17] .................................................................................. 9

Slika 4. Prikaz pobude sustava[18] ..................................................................................... 10

Slika 5. Informacije o senzoru akceleracije ........................................................................ 12

Slika 6. Prikaz pozicioniranja mobitela tokom testiranja ................................................... 13

Slika 7. Aleja Bologne ........................................................................................................ 14

Slika 8. Ulica Potok ............................................................................................................ 14

Slika 9. Bolnička ulica ........................................................................................................ 14

Slika 10. Road Quality prikaz podsustava ............................................................................ 15

Slika 11. UML use case Road Quality dijagram .................................................................. 16

Slika 12. EXPRESS-G, RQ vrijednost segmenta (9.2) ....................................................... 18

Slika 13. EXPRESS-G, održavanje (9.2) ............................................................................. 18

Slika 14. Razvojno okruženje Eclipse .................................................................................. 19

Slika 15. Logotip ................................................................................................................. 20

Slika 16. Prikaz zaslona aktivnosti MainActivity i RQActivity ........................................... 21

Slika 17. Prikaz csv datoteke u Excelu ................................................................................. 25

Slika 18. Prikaz RQ vrijednosti na karti (ulica Potok) ......................................................... 27

Slika 19. Grafički prikaz vrijednosti sa karte (ulica Potok) ................................................. 27

Slika 20. Grafički prikaz vrijednosti pomoću maxAccbByLocation ................................... 29

Slika 21. Grafički prikaz vrijednosti pomoću avgJerkByLocation ...................................... 29

Slika 22. Usporedba aktivnog i pasivnog ovjesa[17] ........................................................... 30

Slika 23. Grafički prikaz Citroen Sport mode ...................................................................... 31

Slika 24. Grafički prikaz Citroen Comfort mode ................................................................. 32


Fakultet strojarstva i brodogradnje III

POPIS OZNAKA

Oznaka Jedinica Opis

accByLocation m/s² zbroj apsolutnih vrijednosti ubrzanja po

segmentu ceste

accSqrByLocation

m2/s

4

zbroj kvadriranih vrijednosti ubrzanja po

segmentu ceste

accuracy m radijus preciznosti koordinata dobivenih GPS-

om

avgAccByLocation m/s² prosječno ubrzanje dobiveno po segmentu ceste

avgAccSqrByLocation

m2/s

4

prosječno kvadrirano ubrzanje po segmentu

ceste

avgJerkByLocation m/s

3

prosječni trzaj po segmentu ceste

bearing - smjer dobiven kompasom

jerk

m/s3

trzaj

latitude - koordinate zemljopisne širine

longitude - koordinate zemljopisne dužine

maxAccByLocation m/s² maksimalno ubrzanje po segmentu ceste

maxJerkByLocation

m/s3

maksimalan trzaj po segmentu ceste

onLocTimeDelta ms vremenska razlika između dva mjerenja lokacije

onSensorChangedDelta ns vremenska razlika između dva očitanja

vrijednosti akcelerometra

speed m/s brzina

totalAccelerationSqr m/s² ukupno ubrzanje po tri osi

totalAccelerationSqr m

2/s

4

kvadrirana vrijednost ukupnog ubrzanja


Fakultet strojarstva i brodogradnje IV

SAŽETAK

U okviru ovog rada pokrenuta je SmartCity inicijativa vezana za stanje prometnica na

našim cestama. Stanje prometnica u Hrvatskoj je veoma loše stoga je cilj ovog rada da se uz

pomoć dostupnih informacijskih i komunikacijskih tehnologija (pametnog telefona) poboljša

kvaliteta putnika u vozilima. S tom svrhom izrađena je programska aplikacija imena Road

Quality, kojom se uz pomoć GPS prijemnika i senzora akceleracije bilježe udari i vibracije

uzrokovani oštećenjima na cestama za specifičnu brzinu vožnje. Na taj način vlasnici

automobila i ovlašteni serviseri mogu pratiti stanje i istrošenost sustava ovjesa te sukladno

tome planirati servisne intervale. Kako bismo se uvjerili da je sustav izvediv korištenjem

pametnog telefona napravljeno je testiranje pomoću dostupnih aplikacija na Google Play

Storeu. Nakon provedenog ispitivanja napravljen je model funkcija pomoću toka, UML

dijagram aktivnosti i EXPRESS-G modela podataka. Prema tim modelima razvijena je

mobilna aplikacija za operativni sustav Android te su izvršena testiranja. Prilikom testiranja

utvrđeno je da je sustav dovoljno osjetljiv te sposoban zabilježiti razlike između različito

podešenih ovjesa. Kako bismo zabilježili promjene na sustavu ovjesa potrebno je bilježiti

vrijednosti u duljem vremenskom razdoblju.

Ključne riječi:

SmartCity, pametni telefon, Gps, senzor akceleracije, RQ vrijednost, cesta, udar, ovjes


Fakultet strojarstva i brodogradnje 1

1. UVOD

1.1. Smart City

Smart City je pojam koji obuhvaća izrazito širok spektar područja i mogućih rješenja

uobičajenih problema gradova. Mnogo je definicija Smart City inicijative ovisno o području u

kojem djeluje, od tehničkih rješenja koja utječu na pravila života, električnih vozila do razvoja

urbanističkog plana grada [1]. Možemo reći da je Smart City inicijativa koja nastoji prikupiti i

obraditi podatke te moguća rješenja u svrhu boljeg i održivog života u gradu. Određena

pametna rješenja zahtijevaju promjene koje mogu potrajati nekoliko godina, stoga da bi za

grad zaista mogli reći da postaje Smart City potrebna je višegodišnja planirana suradnja

gradskih vlasti i stručnjaka, ali i samih građana. Da bi se postigla korist od uvođenja Smart

City sustava, nužno je da ljudi imaju dovoljnu razinu edukacije te lako dostupne informacije o

primjeni Smart sustava koji ih okružuju kako bi ih mogli u potpunosti iskoristiti.

1.2. Smart City danas

Smart environment uključuje praćenje kvalitete zraka, kvalitetu vode, razinu buke i

druge okolišne parametre. Na ovaj način se građanima omogućuje da dobiju informacije o

kvaliteti okruženja u kojem žive. Zanimljiv je primjer EkoBus u Beogradu gdje su senzori

koji mjere kvalitetu zraka postavljeni na autobuse te tako s manjim brojem senzora (nego kad

bi senzori bili stacionarni) mogu pokriti cijelo gradsko područje.

Smart grid je sustav pametne opskrbe električnom energijom koja je ključna stavka za

sprečavanje nepotrebnog porasta potrošnje električne energije, a time i ulaganja u nove

sustave za proizvodnju električne energije i zagađenja koje ti sustavi donose. On objedinjuje

smart meters, tj. sustav pametnog praćenja potrošnje energije, bolju integraciju ekoloških

izvora energije, mogućnost pohrane viška energije, mogućnost dvosmjerne komunikacije s

kućanskim aparatima te mnoge druge.

Smart buildings su zgrade koje imaju informatičku i senzorsku mrežu koja kontrolira

grijanje, hlađenje, ventilaciju, količinu svjetla i druge sustave kako bi postigao što manju

potrošnju energenata.

Car Share je sustav koji omogućuje građanima korištenje javno dostupnih automobila

unutar grada u bilo kojem trenutku. Potrebno je samo pronaći slobodan automobil ili ga

prethodno rezervirati. Ovakav način korištenja automobila smanjuje troškove građana, a



ujedno povećava kvalitetu života u gradu i pojednostavljuje korištenje automobila za osobne

potrebe unutar grada.

U Hrvatskoj pa tako i Zagrebu općenito je slaba prisutnost sustava koji bi se zvali

pametnima, kao i svijest ljudi o problemima koje bi smart sustavi mogli riješiti. Neki od

poznatijih „smart“ projekata su:

HZZO elektronsko izdavanje recepata za lijekove. Sličan sustav je u

postupku uvođenja za veterinarske potrebe

ZET praćenje vozila, informativni zasloni na stajalištima s prikazom

vremena dolaska sljedećeg vozila na pojedinim linijama, sustav

elektroničke naplate i kontrole karata

LIVING LAB kao zajednički projekt (Smart City:Zagreb) Grada Zagreba i

Sveučilišta u Zagrebu. Cilj ovog projekta je da postane podloga za

rješavanje najvažnijih infrastrukturnih problema grada Zagreba na području

energetike i energetske učinkovitosti, javne rasvjete, prometa, urbanizma i

graditeljstva, vodoopskrbe i odvodnje te okoliša [2].

1.3. Mobilna tehnologija i Smart City

Preduvjet za razvoj Smart City-a jest određena osnovna razina informacijske

povezanosti. To najčešće uključuje sposobnost žičnog i bežičnog informacijskog povezivanja

diljem cijelog grada, a poželjna je i veća prisutnost informatičkih sustava, uključujući

specijaliziranih senzora. Sama povezanost ne čini Smart City, treba biti prisutna i „pametna“

(ili „smart“) podloga kao dio informatičke strukture grada.

Već iz naziva „pametni“ mobitel ili „smartphone“ možemo zaključiti da se radi o uređaju koji

je dio nekog Smart sustava. Sve veća zastupljenost pametnih uređaja daje mogućnost

građanima pristup pametnim rješenjima, ali im i omogućuje da se jednostavnije uključe u sam

razvoj inicijative. Uz otvorenost mobilnih operacijskih sustava te pristupačnost pametnih

uređaja, a sve uz minimalna ulaganja građani se sve više upuštaju u realizacije svojih ideja i

time postaju dio Smart City inicijative. Važna uloga, ali i nagli rast popularnosti pametnih

mobitela prepoznata je u mnogim granama tehnike pa tako danas imamo pametne:

fotoaparate, televizore, kućanske aparate itd.



Popularnost Android OS-a i iOS-a odrazila se na automobilsku industriju pa tako danas sve

više proizvođača nudi mogućnost povezivanja pametnih telefona s automobilom. Trenutno

jedan od boljih primjera je CarPlay napravljen usuradnji: Apple-a, Ferrari-a, Mercedes-a,

Honde, Volva i Hyundai-a, a najavljena je i suradnja s mnogim drugim proizvođačima 0.

CarPlay nudi potpunu sinkronizaciju pametnog telefona s automobilom uz prikaz mogućnosti

na ekranu vozila, što omogućuje korištenje pametnog telefona uz neometano upravljanje

automobila.

1.4. Stanje prometnica u Republici Hrvatskoj

Stanje prometnica u Hrvatskoj prema osobnom iskustvu u usporedbi s ostalim

članicama EU je ispod prosjeka, rezultat je to provedbe neplanskih radova i popravaka na

cestama. Često smo svjedoci da se u ulici postavi novi asfalt te nakon manje od mjesec dana

ulica se prekopava zbog nekog od kućnih priključaka. Velik problem zasigurno je i kvaliteta

izrada samih prometnica ovisno kategoriji vozila koje prometuju kao i često „krpanje“

oštećenja. Takav pristup održavanju i izradi prometnica dovodi do stanja prometnica sa puno

neravnina, izbočina, kolotraga i rupa, a vožnja do po takvim prometnicama uvelike utječe na

stanje naših automobila. Osim relativno lošeg stanja prometnica velik problem predstavljaju

tzv. ležeći policajci. Broj postavljenih ležećih policajaca vjerojatno je veći od potrebnog, a

nerijetko su veći od dopuštenih dimenzija.

Program građenja i održavanja cesta za razdoblje 2013.-2016, na temelju analize za

2013. godinu dao je opću ocjenu stanja kolnika mreže državnih cesta. Tvrdi se da je trećina u

dobrom stanju i još dodatnih 43% u zadovoljavajućem. S druge strane, oko 25% je u lošem i

vrlo lošem stanju. Ocjena udobnosti kolnika (utjecaj ravnosti, kolotraga, oštećenja i

ispucanosti kolnika na udobnost putovanja) donosi još poraznije rezultate. Čak 38% državnih

cesta je na tom polju ocijenjeno lošim i vrlo lošim[4]. Internet anketu proveo je Hrvatski

autoklub (HAK) na 954 sudionika o stanju lokalnih prometnica. Čak 72% ispitanih ocjenjuje

prometnice lošim i vrlo lošim, po pitanju brojnosti udarnih rupa 83% ispitanika ocijenilo kao

loše i vrlo loše [4].



2. ROAD QUALITY SUSTAV

2.1. Oštećenja na ovjesu automobila

Uzmemo li u obzir kako je stanje prometnica na području Hrvatske ispod prosjeka, to

nas dovodi do zaključka da konstrukcijski zahtjevi ovjesa automobila ne odgovaraju

prosječnim zahtjevima europskog korisnika. Često smo svjedoci velikih troškova popravka

automobila s obrazloženjem: „sve je to zbog loših cesta“. Razgovorom s nekoliko ovlaštenih

servisa u Zagrebu (Peugeot, Mercedes) dobio sam informaciju kako su dijelovi koji se

najčešće oštećuju zbog loših prometnica: krajnici spona, kugle, letva volana i amortizeri. Na

primjer kod modela Peugeot 407 kugle je potrebno mijenjati svakih godinu do dvije.

2.2. Utjecaj oštećenih prometnica na udobnost vožnje

Prometnica kojom se automobil kreće direktno određuje razinu udobnosti odnosno

neudobnosti. Kako bi se razina udobnosti povećala osmišljen je adaptivni ovjes, tj. ovjes s

mogućnošću podešavanja prigušnih i reaktivnih sila. Većina automobila nudi korisniku

mogućnost odabira nekoliko profila vožnje, kao što su sport i comfort. Takav pristup često ne

može pratiti dinamiku promjena uvjeta na cesti te je potrebno rješenje koje bi unaprijed

reagiralo i prilagođavalo ovjes.

Koliko je udobnost bitan faktor pokazuje nam sve veći razvoj različitih sustava za udobnost

vožnje. Jedan od boljih primjera je razvijen od tvrtke Mercedes-Benz pod nazivom „Magic

body control“. To je sustav orijentiran na dinamiku vožnje te stanju ceste, a inovativna

značajka je njegov podsustav imena „Road surface scan“ za snimanje neravnina na

nadolazećoj cesti. Magic body control prilagođuje ovjes ovisno brzini i podacima dobivenih

stereo kamerom i senzorom ubrzanja (bočne sile) 0.

2.3. Road Quality rješenja

U okviru Smart City inicijative dakako da ne možemo očekivati popravak i dovođenje

svih prometnica na visoku razinu kvalitete, ali možemo promijeniti pristup problemu

orijentirajući se na vozila koja se njima kreću. Ukoliko imamo informacije o stanju

prometnica otvaraju nam se razne mogućnosti od planiranja same rute kretanja vozilom,



podešavanja ovjesa ovisno o nadolazećem stanju prometnice pa čak i do boljeg definiranja

konstrukcijskih i servisnih zahtjeva automobila ovisno o regionalnoj sredini.

Road Quality sustav zamišljen je kao sutav koji bi pomoću pametnog mobilnog telefona te

ugrađenih senzora i GPS prijamnika bilježio udare i vibracije ovisno o specifičnoj brzini

tokom vožnje. Ti podaci bilježili bi se na karti te bi ih se oni mogli iskoristit kao informacije

za prilagođavanje ovjesa vozila, ali i usporedbu te procjenu stanja sustava ovjesa.

2.3.1. Primjena u svrhu prilagodbe ovjesa automobila

Razinu udobnosti možemo definirati kao odnos veličina vertikalnih sila u automobilu i

prijeđenog puta. Prolaskom vozila po prometnici možemo pomoću pametnog mobitela

zabilježiti ubrzanja i trzaje u automobilu uzrokovana neravninama. Zabilježimo li ubrzanja u

smjeru vertikalne osi, dobit ćemo podatke koji određuju razinu udobnosti ovisnoj o brzini

kretanja vozila. Dodamo li tim podacima zemljopisne koordinate možemo napraviti kartu koja

nam prikazuje informacije o stanju ceste. Takvu kartu možemo iskoristit za planiranje

optimalne rute u smislu udobnosti vožnje. Povežemo li takvu kartu sa sve češćim pametnim

sustavima u automobilu, dovodimo informacije za prilagodbu ovjesa automobila ovisno

stanju nadolazeće ceste te povećavamo razinu udobnosti u vožnji.

2.3.2. Primjena u svrhu praćenja utjecaja na oštećenje sustava ovjesa automobila

Prelaskom vozila preko oštećenog dijela prometnice rezultira se oštećenjima na

sustavu ovjesa automobila. Učestalom vožnjom po cestama lošeg stanja dolazi do skraćivanja

„životnog vijeka“ pojedinih dijelova te zamjetnog pada razine udobnosti vožnje. Trenutno

stanje sustava ovjesa može se utvrditi pomoću nekoliko metoda ispitivanja 0:

Provjera uređajem za ispitivanjem podvozja, tzv. shock tester (Slika 1.)

Određivanje prigušnih i reaktivnih sila specijalnim uređajima na prethodno

izvađenim dijelovima

Usporedba s novim vozilom istog tipa

Vizualna provjera



Road Quality omogućuje ovlaštenim serviserima, proizvođačima ali i svim vlasnicima

automobila da prate ponašanje sustava ovjesa automobila u određenom vremenskom

razdoblju. Vlasnici automobila imaju stalan uvid u trenutno stanje njihovog automobila

usporedbom prethodno dobivenih rezultata s trenutnim izmjerenim. Na taj način vlasnici

automobila mogu preventivno reagirati ukoliko dođe do značajnog odstupanja rezultata s

rezultatima novog automobila ili njihovog referentnog zapisa. Ovlašteni serviseri mogu prati

ponašanje sustava ovjesa kroz dulji vremenski period te sukladno rezultatima vršiti naknadne

metode ispitivanja te procjenjivati potrebne servisne intervale. Proizvođači automobila i

dijelova imaju mogućnost usporedbe rezultata ponašanja ovjesa pri specifičnim brzinama te

sukladno tome raditi izmjene u sustavu ovjesa. Također proizvođači mogu uspoređivati

ponašanje sustava ovjesa u različitim regijama te na temelju toga definirati zahtjeve za

određena konstrukcijska rješenja i održavanje specifična toj regiji.

Slika 1. Uređaj za ispitivanje podvozja 0



3. DINAMIKA VOZILA

Dinamiku vozila možemo podijeliti u dva različito promatrana sustava, onu koja se

odnosi na karoseriju automobila s pripadajućim ovjesom i dinamiku pogonskog dijela vozila.

Na dinamiku vozila (karoserija, ovjes) utječu :sile na gumama, zemljina sila teža, otpor zraka

te otpor kotrljanja, dok na dinamiku pogonskog dijela vozila utječu: pogonski motor, sustav

prijenosa snage s motora na kotače te kočioni sustav[17]. U okviru ovog rada razmatrat ćemo

dinamiku vozila u pogledu sustava ovjesa. Raspored sila koje djeluju na vozilo prikazano je

slikom (Slika 2).

Slika 2. Raspored sila na vozilu[17]

Svaka istrošenost ili oštećenje sustava ovjesa vozila rezultira različitim rasporedom sila na

kotačima što pridonosi smanjenju voznih karakteristika automobila.



Gdje je:

Fzf vertikalna (normalna) sila na prednjim kotačima

Fxf uzdužna sila na prednjim kotačima

Fzr vertikalna (normalna) sila na stražnjim kotačima

Fxr uzdužna sila na stražnjim kotačima

Rxr sila otpora kotrljanja na stražnjim kotačima

Rxf sila otpora kotrljanja na prednjim kotačima

Faero sila otpora zraka

m masa vozila

g ubrzanje zemljine sile teže

m sila inercije vozila

Postavljanjem suma sila po vertikalnoj osi dobivamo izraze (3.1) i (3.2) za izračun sila u

prednjim i stražnjim kotačima (gumama):

(3.1)

(3.2)



3.1. Ovjes automobila

Sustav ovjesa automobila s obzirom na njegovu dinamiku možemo podijeliti na tri

vrste: pasivni, aktivni i polu-aktivni [17]. Aktivni ovjes za razliku od pasivnog sadrži senzore

i pogone za prilagodbu ovjesa, dok polu-aktivni ima mogućnost promjenu veličine prigušenja.

Idealan ovjes automobila bio bi mekan za udobnost u vožnji, a tvrd za postizanje boljih

voznih karakteristika. Postizanje takvih karakteristika zadaća je aktivnog ovjesa.

Kako bismo opisali što se događa s ovjesom automobila nailaskom na neravninu promatrat

ćemo kotač automobila s pripadajućom vilicom i amortizerom kao zaseban sustav. Takav

sustav (Slika 3.) možemo prikazati pomoću MDS modela sustava te njegovo ponašanje

opisati diferencijalnim jednadžbama.

ks konstanta opruge amortizera

bs prigušenje

Fa aktivna sila

ms masa vozila

mu masa kotača vozila

kt konstanta krutosti gume

Zs vertikalni pomak karoserije vozila

Zu vertikalni pomak kotača vozila

Zr vertikalni pomak na gumi zbog

neravnine na cesti

Model se sastoji od klasičnih dijelova MDS sustava: opruge, prigušenja, mase i opterećenja

(sile), a njegova dinamika praćena je pomacima (Z) po vertikalnoj osi.

Slika 3. Model ovjesa automobila[17]



Sila Fa predstavlja veličinu koja je rezultat rada aktivnog ovjesa, tj. toliku silu je

potrebno ostvariti da bi se poništile povećane sile uzrokovane neravninama na cesti. Kod

pasivnog ovjesa aktivna sila Fa=0, ali je za ovaj rad upravo ona zanimljiva jer njen iznos

prikazuje utjecaj na udobnost u vožnji te povećanje sila na sustav ovjesa. Dođe li do oštećenja

na ovjesu automobila povećat će se vrijednost potrebne sile Fa. Kako u okviru ovog rada

mjerimo vrijednosti pomoću pametnog telefona smještenog na armaturi vozila, senzor

ubrzanja izračunava vrijednosti na temelju vertikalnog pomaka Zs koji je u izravnoj vezi s

vertikalnim pomakom kotača Zu i vertikalnim pomakom Zr uslijed neravnine na cesti.

Izraz za aktivnu silu u diferencijalnom obliku glasi [17]:

( ) ( ) (3.1.1)

( ) ( ) ( ) ( ) (3.1.2)

Kako bismo grafički opisali ponašanje automobila nailaskom na neravninu pomoću

MDS sustava, neravnine na cesti su zamijenjene „step“ (Heavisideovom) funkcijom te je

prikazan grafički rezultat sila i pomaka karoserije (Slika 4)[18].

Slika 4. Prikaz pobude sustava[18]



Promjena parametara vozila bs i ks rezultira različitim ponašanjem sustava ovjesa pri

specifičnim brzinama[17]. Dođe li do oštećenja opruga amortizera rezultirat će se smanjenjem

krutosti opruge ks te će se to kao posljedica odraziti na povećanje pomaka ovjesa (Zu +Zs) pri

nižim frekvencijama. Ošteti li se prigušni dio amortizera to će se rezultirat potrebnim dužim

vremenskim razdobljem da se sustav nakon pobude (neravnine na cesti) vrati u stanje

ravnoteže. Oštećenjem nosivih dijelova kao što su vilice rezultirat će naglim skokovima

vertikalnih sila u vozilu te izraženijim pomakom karoserije automobila.

Svaka istrošenost ili oštećenost sustava ovjesa vozila rezultira različitim rasporedom sila na

kotačima što pridonosi smanjenju voznih karakteristika automobila.



4. UTVRĐIVANJE MOGUĆNOSTI RAZVOJA ROAD QUALITY

SUSTAVA

Kako bi se utvrdilo da li postoji tehnička podloga za razvoj Road Quality sustava

napravljeno je istraživanje pomoću dostupnih aplikacija u Google Play trgovini. Uređaj

korišten u ovom istraživanju je pametni telefon HTC Desire Z. Korištene su dvije aplikacije,

Accelerometer Frequency [7] i Sensor Logger [8]. Aplikacijom Accelerometer Frequency

utvrđeno je da se u testnom uređaju nalazi tro-osni senzor akceleracije tipa Bosh BMA150,

mjerne rezolucije 0,153281 m/s2, raspona mjerenja od 4,0 g, maksimalne frekvencije 80 Hz s

mogućnošću postavljanja različitog vremena kašnjenja (Slika 5.).

Slika 5. Informacije o senzoru akceleracije



Druga korištena aplikacija imena Sensor Logger omogućuje prikaz ubrzanja na dijagramima

po tri osi (x, y, z) u ovisnosti o vremenu. Pomoću te aplikacije napravljen je zapis tokom

vožnje s kojim je utvrđeno da senzor može zabilježiti dovoljno brzo različite visine neravnine

na cesti s zadovoljavajućom osjetljivošću. Mobilni uređaj tokom testiranja bio je postavljen

na kontrolnu ploču automobila pomoću ljepljive podloške (Slika 6.), te su napravljene

preslike zaslona.

Slika 6. Prikaz pozicioniranja mobitela tokom testiranja

Kao primjer dobre ceste s nekoliko šahtova odabrana je Aleja Bologne gdje se može vidjeti

mala promjena ubrzanja po z osi (+/- 3 m/s2 ) nailaskom vozila na šaht (Slika 7.). Za primjer

vožnje po lošoj cesti uzeta je Ulica Potok te se na Slici 8. jasno vidi velika (+/- 10 m/s2 )

promjena ubrzanja u kratkom vremenskom periodu. Da prelazak preko ležećih policajaca

djeluje slično kao i prelazak preko oštećenja na cesti samo sa dužom vremenskom oscilacijom

zabilježeno je u Bolničkoj ulici (Slika 9.).



Slika 7. Aleja Bologne Slika 8. Ulica Potok

Slika 9. Bolnička ulica



5. MODEL PODATAKA I DIJAGRAM FUNKCIJA ZA SUSTAV ZA

PRAĆENJE UDOBNOSTI VOŽNJE

Kao alat za razvoj modela sustava te potrebne aplikacije korišteni su model funkcija

pomoću toka, UML use case dijagram, UML dijagram aktivnosti i EXPRESS-G model

podataka. Svi dijagrami nalaze se u prilogu. Na slici 10. je prikazana interakcija korisnika

(vlasnika automobila, ovlaštenih servisera) sa sustavom koji se sastoji od aplikacije za

pametni telefon i internetskog servera. Aplikacija korisnicima omogućuje mjerenje, zapis i

prikaz podataka o jačini udara, dok se na internetski server spremaju obrađeni zapisi o

udarima.

Road Quality aplikacija

Podsustav za mjerenje jačine udara

Podsustav za prikaz i usporedbu prethodnih

mjerenja

Podsustav za unos i promjenu inormacija o vozilu

Internet server

Baza podataka o zabilježnim udarima, korisnicima i

vozilima

Podsustav za obradu i pohranu podataka

Podsustav za obradu zahtjeva za prikazom

podataka

Internet poslužitelj

Slika 10. Road Quality prikaz podsustava



Uml use case dijagram opisuje ponašanje sustava iz perspektive vanjskog korisnika, tj. tko

može činiti što u sustavu [9]. UML use case dijagram odnosno dijagram uporabe prikazan je

na slici 11., a UML dijagram aktivnosti nalazi se u prilogu (UML dijagram aktivnosti).

Vlasnik vozila Ovlašteni serviser

mjeri jačinu udara

očitava ubrzanje po osima

bilježi geografske koordinate određuje smjer kretanja

sprema podatke u bazu podataka

pregledava kvalitetu ceste

bilježi geografski položaj

prikuplja podatke iz baze podataka

prikazuje kartu sa zapisima

<<include>>

<<include>> <<include>>

<<include>>

<<include>><<include>>

<<include>>

unosi novo vozilo

<<include>>

uspoređuje zabilježene zapise

prikuplja podatke iz baze podataka

prikazuje informacije sa zapisima

<<include>><<include>>

Road Quality UML use case

Slika 11. UML use case Road Quality dijagram



5.1. Modeliranje funkcija pomoću toka za Road Quality sustav

Pod pojmom funkcija podrazumijeva se neutralna (obzirom na tehničko rješenje)

formulacija predviđene svrhe promatranog proizvoda. Funkcijski model zasnivan na toku

prikazuje promjenu karakteristika operanda u operaciji [10].

Korištenje Road Quality sustava započinje otvaranjem mobilne aplikacije, korisnik se

prijavljuje u sustav ukoliko je prethodno obavio registraciju. Nakon prijave korisniku je

omogućeno da odabere želi li izabrati postojeće registrirano vozilo u sustavu, unijeti novo ili

mijenjati postavke profila i aplikacije. Ukoliko je odabrano postojeće vozilo moguće je

promijeniti informacije o vozilu kao što su tlak u gumama, broj putnika, dimenzije guma,

razina spremnika goriva. Nakon odabira vozila prikazuje se karta s trenutnom lokacijom

određenom putem GPS-a te je ponuđen odabir prikaza vlastitih ili ukupnih Road Quality

informacija. Nakon prikaza željenih informacija korisnik se počinje kretati automobilom i

započinje s bilježenjem brzine, ubrzanja po vertikalnoj osi i geolokacije. Završetkom mjerenja

korisnik ima mogućnost usporedbe zabilježenih rezultata s prethodno izmjerenim te svoje

mjerenje sprema u bazu podataka. Cjelokupan prikaz modela funkcija pomoću toka nalazi se

u prilogu (Model funkcija sustava pomoću toka).

5.2. Model podataka

Za izradu modela podataka korišten je EXPRESS G (EXPRESS-G dijagram

podataka), to je grafički jezik za modeliranje informacija temeljen na entity-relationship

modelu podataka. Zasnovan je na standardnom EXPRESS jeziku koji je dio međunarodnog

ISO 10303-11 standarda [10].

Supertip ovog modela je član sustava, tj. korisnik. Član može bit vlasnik vozila ili

ovlašteni serviser (subtip). Najvažniji entitet ovog sustava je RQ vrijednost segmenta (Slika

12.), on sadržava ocjene jačine udara kao rezultata ubrzanja po vertikalnoj osi između dvaju

segmenta ceste. Segmenti su određeni zemljopisnim koordinatama, brzinom te smjerom, a

ovise o brzini senzora. Uz podatke koji se unose pri unosu novog vozila moguće je i upisivati

podatke o održavanju vozila (Slika 13.). Entitet održavanje služi nam za usporedbu i praćenje

stanja sustava ovjesa vozila.



smjermjerenje ubrzanja

vrijednosti ubrzanja

iz akcelerometraREAL

trenutno ubrzanje po osi A[3]

početno ubrzanje po osi A[3]

GPS podaci zemljopisna dužina

zemljopisna širina

sadrži [1:?]

sadrži [2]

RQ vrijednost

segmenta

REAL

sadrži

kvaliteta_typeocjena kvalitete ceste

INTEGERkut kompasa

REAL

se računa iz [1:?]

Slika 12. EXPRESS-G, RQ vrijednost segmenta (10.2)

vozilo STRING

proizvođač

model

dodatne informacije

INTEGER

godina proizvodnje

REALtlak u gumama

dimenzije_typedimenzije guma

održavanje

datum_i_vrijeme

datum servisazamijenjene komponente

popravljene komponente

održavano [0:?]

Slika 13. EXPRESS-G, održavanje (10.2)



6. RAZVOJ ROAD QUALITY APLIKACIJE

6.1. Operativni sustav i razvojno okruženje

Za razvoj aplikacije odabran je operativni sustav Android. Korišteni su pametni

telefoni LG Nexus 4 s Android verzijom 4.4.2 i HTC Desire Z s Android verzijom 4.2.2.

Razvojno okruženje odabrano je Eclipse Standard verzija 4.3.1 [11]. Za rad s Androidom

Eclipseu je dodan Android Developer Tools plugin i Android Software development kit [12].

Računalo potrebno za rad korišteno je s operativnim sustavom Windows 8. Programski kod

aplikacije pisan je u Java programskom jeziku[35] dok je korisničko sučelje definirano XML

datotekama.

Slika 14. Razvojno okruženje Eclipse



Aplikacija je nazvana „Road Quality“, minimalna podržana verzija Android OS-a za

korištenje je Ice Cream Sendwich 4.0.3. Sukladno imenu napravljen je i Logotip u programu

LogoMaker[13]( Slika 15).

Slika 15. Logotip

6.2. Road Quality aktivnosti

Aktivnost (Activity) kod Android OS-a predstavlja zaseban zaslon s određenim funkcijama, a

svaka je aplikacija izrađena od jedne ili više aktivnosti. Kod pokretanja aplikacije pokreće se

MainActivity (Slika 16.) te se iz nje dalje pokreću druge aktivnosti. Trenutna verzija

aplikacije Road Quality sastoji se od četiri aktivnosti. Aktivnost u kojoj se odvija mjerenje

jačine udara nazvana je RQActivity, SettingsActivity služi za promjenu postavki aplikacije,

dok NewVehicleActivity omogućuje unos novog vozila.



Slika 16. Prikaz zaslona aktivnosti MainActivity i RQActivity

6.2.1. Aktivnost RQActivity

U ovoj aktivnosti odvijaju se najvažnije funkcije za rad aplikacije, prikazuju se

vrijednosti sa senzora te je omogućena njihova pohrana. Kako bi se ostvario rad planiranih

funkcija upotrjebljeno je nekoliko aplikacijskih programskih sučelja (application

programming interface-API). API je skup određenih pravila i specifikacija koje programeri

slijede tako da se mogu služiti uslugama ili resursima [35].

Google Location Services API omogućuje dobivanje vrijednosti kao što su brzina, nadmorska

visina, geografska širina i dužina te preciznost dobivene lokacije. Sensor API služi za

dobivanje vrijednosti iz senzora ugrađenih u pametni telefon (senzor temperature, barometar

akcelerometar, žiroskop, kompas i drugi). Kako bi se očitanja sa senzora zapisala u csv

datoteku i spremila u memoriju mobitela korišten je File i FileWriter (API). Senzore i

memoriju nije moguće koristit bez definiranih dopuštenja, stoga je uneseno dopuštenje za

korištenjem GPS podataka: android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION i dopuštenje za

zapisivanje datoteka u memoriju: android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE.



Pokretanjem RQActivity aktivnosti pokreću se onCreate i onStart metode čime se pozivaju

senzor akceleracije i kompas te se definiraju njihove SENSOR_DELAY vrijednosti tj.

vrijednosti kašnjenja. Za akcelerometar je bitno da ta vrijednost bude što veća stoga je

postavljena na SENSOR_DELAY_FASTEST kako bi senzor bilježio vrijednosti s

maksimalnom frekvencijom, dok kod kompasa je dovoljno postaviti vrijednost na

SENSOR_DELAY_NORMAL. Također se poziva LocationManager koji služi za očitanje

vrijednosti lokacije uređaja. Zbog važnosti točnosti određivanja lokacije poziva se

requestLocationUpdates te se davatelj informacija postavlja na GPS_PROVIDER, kako bi se

za određivanje lokacija koristili podatci dobivani GPS-om. Druga varijabla u

requestLocationUpdates metodi određuje kašnjenje između zahtjeva za lokacijom, dok je

treća vrijednost razlika u metrima između dviju lokacija koja je određena na 2 m kako se ne bi

bilježili podatci dok vozilo stoji.

LocationManager locationManager = (LocationManager) getSystemService(Context.LOCATION_SERVICE);

locationManager.requestLocationUpdates(LocationManager.GPS_PROVIDER

, 0, (float) 2.0, this);

6.2.1.1. onSensorChange metoda

Kod svake promjene vrijednosti senzora poziva se onSensorChanged metoda, za testni

uređaj LG Nexus 4 maksimalna promjena vrijednosti je frekvencije 200 Hz. Unutar ove

metode očitavaju se vrijednosti ubrzanja po osima i vrijednost kompasa. Za mjerenje jačine

udara koristit će se nekoliko varijabli, zbog utjecaja nagiba vozila, telefona te samog kretanja

vozila. Prva varijabla nazvana je totalAcceleration koja se zbog pretpostavljenog mjerenog

ubrzanja po vertikalnoj-z osi, a uslijed prisutnog ubrzanja po y i x osi zbog nagiba vozila i

pametnog telefona na komandnoj ploči računa pomoću izraza:

totalAcceleration =

((Math.sqrt(Math.pow(yAcc,2)+Math.pow(zAcc,2)+Math.pow(xAcc, 2))-10));

Od vrijednosti izmjerenog ubrzanja oduzima se vrijednost 10 m/s2 koja predstavlja gravitacijsko

ubrzanje, a određena je kao gravitacijsko ubrzanje koje bilježi uređaj LG Nexus 4.



Druga varijabla totalAccelerationSqr uvedena je kao svojevrstan filter za uklanjanje

odstupanja od ubrzanja ovisno o položaju pametnog telefona na komandnoj ploči +/- 0.4 m/s2

te šuma senzora 0.3 m/s2. Kvadriranjem prve varijable dodatno se umanjuje pogreška.

totalAccelerationSqr = Math.pow(totalAcceleration, 2);

Treća varijabla jerk uvedena je zbog pojave značajnog ubrzanja kod vožnje cestom s velikim

nagibom, takvo ubrzanje nema utjecaja na ovjes automobila ukoliko je u smjeru gibanja

automobila. Varijabla jerk predstavlja trzaj te na njega kao varijablu značajno ne utječe

ubrzanje samog automobila. Razlika u vremenu kod promjene akceleracije bilježi se u

nanosekundama stoga je varijablu ubrzanja potrebno pomnožiti sa 106 kako bi se dobili m/s2 .

onSensorChangedDelta = onSensorChangedNewTime-onSensorChangedOldTime;

jerk=((totalAcceleration-totalAccelerationOld)

/(onSensorChangedDelta))*1000000000;

Nailaskom automobila na neravninu senzor bilježi pozitivne i negativne vrijednosti, tj.

vrijednosti u oba smjera vertikalne osi. Kako bismo odredili prosječne vrijednosti

akceleracije, kvadrata akceleracije i trzaja, računat ćemo s njihovim apsolutnim vrijednostima.

Unutar jednog segmenta ceste određuje se prosječna vrijednost te na temelju toga vršna

vrijednost segmenta.

accByLocation = accByLocation + Math.abs(totalAcceleration); accSqrByLocation = accSqrByLocation + Math.abs(totalAccelerationSqr); jerkByLocation = jerkByLocation + Math.abs(jerk); if (Math.abs(totalAcceleration)>maxAccByLocation){ maxAccByLocation=Math.abs(totalAcceleration); }

if (Math.abs(jerk)>maxJerkByLocation){

maxJerkByLocation=Math.abs(jerk); }

Unutar ove metode određuje se smjer gibanja koji se pohranjuje u varijablu bearing te se

svakim pokretanjem metode povećava za 1 vrijednost varijable runCounter koja bilježi broj

mjerenja akceleracija po segmentu, a koristi se za izračun prosječnih vrijednosti akceleracije i



trzaja. Prosječne vrijednosti zapisane su u varijablama kao avgAccByLocation (m/s2),

avgAccSqrByLocation (m2/s4) i avgJerkByLocation (m/s3).

6.2.1.2. onLocationChange metoda

Kako bismo zabilježili niz RQ segmenata duž prometnice potrebna nam je metoda

koja će bilježiti zapise zavisno o promjeni lokacije, onLocationChanged metoda. Unutar ove

metode pozivaju se File i FileWriter koje zapisuju vrijednosti varijabla te se prikazuju unutar

TextView objekata. Uvodimo nove varijable: time (ms)-trenutno vrijeme, onLocTimeDelta

(ms)-razlika vremena između dvije lokacije te ih zajedno s ranije navedenim prosječnim

vrijednostima zapisujemo u csv datoteku:

File record = new File(filename); FileWriter writer = null; writer = new FileWriter(record, true); time = System.currentTimeMillis()-startTime; onLocTimeDelta = System.currentTimeMillis() – lastOnLocChangedTime; avgAccByLocation = (accByLocation/(runCounter)); avgAccSqrByLocation = (accSqrByLocation/(runCounter));

avgJerkByLocation = (jerkByLocation/(runCounter));

TextView textView19=(TextView) findViewById(R.id.textView19);

textView23.setText(String.format("%.0f", accuracy));

Zapis vrijednosti u csv datoteku osmišljen je pomoću vektora stringova csvLine, gdje je za

svaku varijablu određen broj decimalnih mjesta naredbom String.format:

csvLine[3] = String.format("%.0f", accuracy);

Kako bi smo započeli mjerenje potrebno je pritisnuti gumb Start, tada boolean varijabla

startcsv poprima vrijednost true. Zapis naziva svih varijabla vrši se u prvom redu te se svaka

nova vrijednost varijable upisuje ispod njenog naziva pomoću csvLine vektora. Izgleda csv

datoteke prikazan je tablicom pomoću Excel-a (Slika 17.).



time latitudelongitud

eaccuracy bearing speed

onLocTim

eDelta

10089 45,94388 15,80981 22 163 0,2500 1007

12096 45,94391 15,80974 12 166 0,0000 2000

13099 45,94378 15,8097 17 166 0,5000 997

14087 45,9437 15,80978 24 167 1,1189 996

avgJerkB

yLocation

maxJerkB

yLocation

36,8375 317,6303

37,9769 312,1344

45,7807 318,6785

36,8744 306,5126

maxAccByLocation

0,3620

0,4934

0,4063

0,3666

avgAccSqrByLocatio

n

0,0670

0,0743

0,0711

0,0717

avgAccByLocation

0,2555

0,2635

0,2604

0,2649

Slika 17. Prikaz csv datoteke u Excelu



7. REZULTATI TESTIRANJA ROAD QUALITY SUSTAVA

U fazi testiranja mobilne aplikacije korištena su dva automobila, Toyota Yaris i

Citroen C5. Testiranjem na različitim automobilima možemo napraviti usporedbu udobnosti

automobila, ali i zabilježiti ponašanje prilikom različitih modova vožnje. Da bi smo pravilno

usporedili istrošenost ovjesa automobila potrebno je napraviti testiranje i na novim

automobilima kako bismo dobili referentne vrijednosti. U vrijeme izrade ovog rada nisam

imao pristup novim automobilima ova dva tipa te je to planirano za kasniji razvoj. Rezultati

mjerenja prikazani su pomoću web servisa GPSVizualizer [16] u obliku karte s iscrtanim

vrijednostima te popratnim grafovima. Na karti su iscrtane vrijednosti u obliku obojenih

linija, gdje zelena boja označava najmanje RQ vrijednosti, a crvena najveće. Kao vrijednost

za najpregledniji prikaz prikazao se avgJerk (prosječan trzaj), zbog toga što najviše ističe

nagle promjene vibracija i razinu udara te na njega značajno ne utječe ubrzanje automobila u

smjeru kretanja.

7.1. Testiranje Toyota Yaris

Ovaj automobil korišten je za ispitivanje mogućnosti prikupljanja podataka te njihovog

prikaza s namjerom praćenja rezultata kroz godišnji period u svrhu prepoznavanja istrošenosti

i oštećenja sustava ovjesa automobila. Zabilježeni su zapisi vožnje po veoma lošoj cesti,

sporijom brzinom (20 km/h) te su prikazani na slikama: Slika 18 i Slika 19. Ovim testiranjem

zaključeno je da je sustav sposoban bilježiti dovoljno brzo velik raspon udara i vibracija.

Kako sami rezultati ovise i o brzini kretanja automobila te u ovom trenutku još nisu uvedeni

filteri koji bi vrijednosti ispravljali neovisno o brzini, stoga se rasponi vrijednosti razlikuju na

različitim prometnicama te je testiranje potrebno prilagoditi specifičnoj brzini.



Slika 18. Prikaz RQ vrijednosti na karti (ulica Potok)

Slika 19. Grafički prikaz vrijednosti sa karte (ulica Potok)



Kako bismo mogli pratiti ponašanje ovjesa potrebno je zabilježiti njegovo ponašanje u točno

određenim uvjetima. Uvjeti testiranja postavljeni su tako da je odabrana ulica s dobrom

kvalitetom asfalta s dva ležeća policajca čija je uloga da simuliraju pobudu tj. neravninu na

cesti točno određenih dimenzija, koje se ne će mijenjati kroz duži vremenski period za

potrebna buduća testiranja.

Uvjeti u kojima je testirano:

Model automobila: Toyota Yaris 2003

Dimenzije i vrsta guma: 185/65-R15, ljetne

Tlak u gumama: 2.4 bar

Broj putnika: 1

Razina goriva u spremniku: pun spremnik

Brzina: 20 km/h

Navedeni parametri utječu na iznose izmjerenih vrijednosti. Dimenzije, vrsta i tlak guma

utječu na njeno savijanje prilikom nailaska na neravnina, razina spremnika i broj putnika

utječu na masu vozila dok brzina vozila na njegovu inerciju. Rezultati su prikazani grafički

slikom 20. i slikom 21. Vrijednosti prikazane na slici 21. daju nam podatke o izmjerenim

vertikalnim trzajima na karoseriji automobila. Prilikom oštećenja na ovjesu automobila

sustav bi trebao zabilježiti povećane vrijednosti koje su rezultat povećanih udara zbog

nepravilnih dijelova ovjesa. Vrijednosti koje su prikazane na slici 20. daju nam podatke o

izmjerenim maksimalnim vertikalnim ubrzanjima karoserije automobila. Pomoću takvog

grafičkog prikaza možemo pratiti koliko je automobilu potrebno da se vrati u stanje ravnoteže

nakon prolaska preko neravnine. Podatak koji ukazuju na oštećenja amortizera je povećano

ljuljanje vozila, takvom automobilu potrebno je više vremena (veći put) da se vrati u stanje

ravnoteže. Za takav automobil krivulja vrijednosti imala bi manji nagib te bi njen skok bio širi

zbog većeg prijeđenog puta.



Slika 20. Grafički prikaz vrijednosti pomoću maxAccbByLocation

Slika 21. Grafički prikaz vrijednosti pomoću avgJerkByLocation



Na temelju ovih podataka potrebno je raditi testiranje svaka 4 mjeseca kako bi se uočila

eventualna odstupanja. Također poželjno je tokom tehničkog pregleda vozila zabilježiti

vrijednosti na uređaju za testiranje podvozja te usporediti razliku vrijednosti između dva

pregleda s razlikom zabilježenih RQ vrijednosti unutar godine dana.

7.2. Testiranje Citroen C5

Napravljeno je testiranje na temelju analize pasivnog i aktivnog (mogućnost smanjenja

tvrdoće ovjesa) ovjesa prema knjizi Dr. Rajesh Rajamani, knjiga „Vehicle Dinamics and

Control“ [17], gdje su prikazani rezultati (Slika 22) ponašanja dva tipa ovjesa nailaskom na

neravninu. Da bismo utvrdili može li sustav zabilježiti i prepoznati na istom automobilu

različito podešen ovjes, korišten je automobil Citroen C5 s mogućnošću promjene tvrdoće

ovjesa (Sport i Comfort mod). Testiranje je napravljeno u svrhu prilagodbe ovjesa prema

nadolazećoj prometnici te planiranje optimalne rute između odredišnih točaka. Takav ovjes

trebao bi spriječiti oštećenja na sustavu ovjesa te smanjiti njegovo trošenje.

Slika 22. Usporedba aktivnog i pasivnog ovjesa[17]



Zabilježena su dva zapisa podataka na odabranoj prometnici pri jednakoj brzini, ali kod

različito podešenih ovjesa (modova). Odabrana je cesta srednje kvalitete s nekoliko

izraženijih oštećenja. Dobiveni rezultati prikazani su grafički na slikama: Slika 23. i Slika 24.

RQ vrijednosti kod tvrđe podešenog ovjesa (Sport mode) 15 - 20% su veći od rezultata

dobivenih kod mekanije podešenog ovjesa (Comfort mode).

Usporedbom zabilježenih RQ vrijednosti zaključujemo da je sustav sposoban davati na

temelju trenutnih i ranije prikupljenih podataka informacije za podešavanje ovjesa

automobila, te tako povisiti razinu udobnosti u vožnji.

Slika 23. Grafički prikaz Citroen Sport mode



Slika 24. Grafički prikaz Citroen Comfort mode



8. ZAKLJUČAK

Konačnim testiranjem rada sustava za praćenje udobnosti vožnje potvrđena je

izvedivost pomoću mobilne aplikacije i pametnog telefona. Prikazani rezultati pokazuju da je

sustav u stvarnosti sposoban bilježiti rezultate s dovoljno velikom osjetljivošću. Vlasnici

automobila tako mogu pratiti stanje sustava ovjesa te uz iscrtanu kartu s RQ vrijednostima

prilagođavati brzinu, ali i stupanj tvrdoće ovjesa. Ovlašteni serviseri i zastupnici automobila

uz pomoć RQ vrijednosti mogu prilagoditi vremenske periode i zahtjeve za održavanjem

vozila. Ovakav sustav može se koristiti kao pokazatelj da li je kvar na ovjesu automobila

zaista uklonjen, usporedbom RQ vrijednosti prije i nakon servisa.

Prilikom izrade aplikacije otklonjeno je nekoliko problema koji utječu na usporedivost RQ

vrijednosti, kao što su položaj pametnog telefona u automobilu i ubrzanje automobila. Da bi

zabilježili razliku između RQ vrijednosti više mjerenja potrebna je velika osjetljivost sustava.

Zbog velike osjetljivosti, na RQ vrijednost utječu razni faktori kao što su: dimenzije guma,

tlak u gumama, broj putnika, model automobila. Poželjno bi bilo povezati pametni telefon sa

standardnim automobilskim priključkom (OBD2) kako bi sustav sam očitavao podatke o

vozilu bez potrebe da ih korisnik sam unosi.

Kako bi sustav mogao imati širu primjenu za različita vozila potrebno je definirati uvjete pri

kojim bi se bilježile referentne RQ vrijednosti te zabilježiti vrijednosti na novim

automobilima. Uz definirane uvjete testiranja moguće je odrediti granice vrijednosti koje bi

ukazivale na određena oštećenja, ali i korigirati dozvoljena odstupanja. Tako zabilježenim RQ

vrijednostima bilo bi moguće pratiti eventualna povećanja vrijednosti u dužem vremenskom

razdoblju koja bi ukazivala na razna oštećenja i istrošenost dijelova ovjesa.

Također potrebno je omogućiti građanima da svoje vrijednosti spremaju na server kako bi

mogli uspoređivati rezultate s drugim korisnicima. Zbog naglog razvoja pametnih sustava u

automobilima ostavlja se mogućnost povezivanja pametnog telefona i Road Quality sustava s

pametnim sustavom automobila, te korištenjem njegovih senzora i podataka.



Sustav je uz osnovnu primjenu praćenja stanja sustava ovjesa pogodan i za daljnji razvoj u

pogledu planiranja optimalne rute kao navigacijski uređaj te za prikaz stanja oštećenosti cesta

koji bi koristile gradske vlasti u svrhu planiranja popravaka.

Zbog ograničenog vremena prilikom izrade ovog rada, ali i ograničene uporabe različitih

mobilnih uređaja i automobila sustav je u testnoj fazi i s ograničenim funkcijama. Sustav je

predviđen za daljnji razvoj te je potrebno bilježiti vrijednosti u duljem vremenskom razdoblju

kako bi se utvrdile promjene na sustavu ovjesa automobila .



9. LITERATURA

[1] Heidy van Beurden – Smart City dynamics, HvB Communicatie, Amsterdam, 2011.

[2] Living Lab

http://www.fer.unizg.hr/_news/56261/070-071%20FER%20energetika.pdf

[3] CarPlay

http://www.apple.com/ios/carplay/

[4] HAK-stanje državnih prometnica

http://www.hak.hr/vijest/400/hak-lokalne-prometnice-su-lose

[5] Magic body control

http://www.mercedes-benz.hr

[6] Tokić-ispitivanje sustava ovjesa automobila

http://www.tokic.hr/images/techInfo/pdf_6.pdf

[7] Accelerometer Frequency

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cochibo.accfreq&hl=en

[8] Sensor Logger

https://play.google.com/store/apps/details?id=net.uninc.sensorlogger&hl=en

[9] Modeliranje i simulacije

http://www.etfos.unios.hr/upload/OBAVIJESTI/obavijesti_preddiplomski/Modeliranje_

i_simulacija_av01_09-11-2009.pdf

[10] Informacijski modeli proizvoda-Funkcijsko modeliranje proizvoda, FSB

www.cadlab.fsb.hr

[11] Eclipse Standard

http://www.eclipse.org/

[12] Installing the Eclipse Plugin-Android developers

http://developer.android.com/sdk/installing/installing-adt.html

[13] LogoMaker

http://www.logomaker.com/

[14] Aplikacijsko programsko sučelje

http://hr.wikipedia.org/wiki/API

[15] Pat Niemeyer, Jonathan Knudsen-Learning Java, O'Reilly, 2000.

[16] GPSVizualizer

http://www.gpsvisualizer.com/

http://www.fer.unizg.hr/_news/56261/070-071%20FER%20energetika.pdf

http://www.apple.com/ios/carplay/

http://www.hak.hr/vijest/400/hak-lokalne-prometnice-su-lose

http://www.mercedes-benz.hr/

http://www.tokic.hr/images/techInfo/pdf_6.pdf

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.cochibo.accfreq&hl=en

https://play.google.com/store/apps/details?id=net.uninc.sensorlogger&hl=en

http://www.etfos.unios.hr/upload/OBAVIJESTI/obavijesti_preddiplomski/Modeliranje_i_simulacija_av01_09-11-2009.pdf

http://www.etfos.unios.hr/upload/OBAVIJESTI/obavijesti_preddiplomski/Modeliranje_i_simulacija_av01_09-11-2009.pdf

www.cadlab.fsb.hr

http://www.eclipse.org/

http://developer.android.com/sdk/installing/installing-adt.html



http://hr.wikipedia.org/wiki/API

http://www.gpsvisualizer.com/



[17] Rajesh Rajamani – Vehicle Dynamics and Control, University of Minnesota,

Department of Mechanical Engineering, 2012.

[18] Li Li, Fei-Yue Wang– Advanced Motion Control and Sensing for Intelligent Vehicles,

University of Arizona, Department of Systems and Industrial Engineering, 2007.



10. PRILOZI

10.1. Model funkcija sustava pomoću toka

potreba za korištenjem

sustava

info iz Google Maps

info iz baze podataka

omogućiti prijavu u sustav

prijavljen u sustav

omogućiti prikaz karte i lociranje

GPS-om

prikaz karte na

trenutnoj lokaciji

omogućiti prikaz svih RQ

informacija na karti

omogućiti prikaz vlastitih RQ

informacija na karti

prikaz karte sa željenim

info.

omogućiti mjerenje jačine

udara

mjerenje započeto

omogućiti prikaz karte bez

trenutnih RQ info.

omogućiti prikaz informacija o

brzini, lokaciji i ubrzanju po

vertikalnoj (Z) osi

informacije prikazane

karta prikazana

omogućiti prikaz izvršenog RQ

mjerenja

mjerenje prikazano

omogućiti unos novog vozila

promjene spremljene

u bazu podataka

omogućiti usporedbu izvršenog RQ

mjerenja s postojećim mjerenjima

omogućiti spremanje zapisa u bazu podataka

usporedba omogućena i prikazana

zapis spremljen u

bazu podataka

omogućiti izbor postojećih vozila

vozilo odabrano

omogućiti promjenu

informacija o vozilu

omogućiti promjenu postavki aplikacije i profila

omogućiti registraciju

novog korisnika

registracija omogućena

omogućiti unos osobnih

podataka

podaci uneseni

provjera unesenih podataka

podaci prihvaćeni

omogućiti unos preslike

identifikacijskog dokumenta

registracija spremljena

u sustav

podaci zauzeti





10.2. EXPRESS-G dijagram podataka

(ABS)član

ovlašteni serviser

STRINGprezime

ime

e-mail adresa

username

passwordINTEGER OIB

datum_i_vrijeme

datum_registracije

vrijeme_zadnjeg_korištenja_sustava

status_typestatus_korisnika

vlasnik automobila

vozilo STRING

proizvođač

model

dodatne informacije

INTEGER

godina proizvodnje

REALtlak u gumama

dimenzije_typedimenzije guma

održavanjeodržavano [0:?]

datum_i_vrijemedatum servisa

zamijenjene komponente

popravljene komponente

smjer mjerenje ubrzanja

pokreće mjerenje

sazdrži info o

vrijednosti ubrzanja

iz akcelerometra REAL

GPS podaci zemljopisna dužina

zemljopisna širina

sadrži [1:?]

sadrži [2]

RQ vrijednost

segmenta

REAL

sadrži

kvaliteta_typeocjena kvalitete ceste

Road Quality Mapping – Express G diagram

INTEGERkut kompasa

REAL

koristi [0:?]

u vlasništvu

vrši popravke

Igor Kuš

Završni rad


10.3. UML dijagram aktivnosti

RQ UML Activity diagram: uvodno sučelje

KORISNIK SUSTAV

[prijava korisnika]

unošenje korisničkog imena i lozinke

REG

[nova registracija korisnika]

prepoznati korisnika i prikazati početno

sučelje[korisnički profil učitan]

UV1

Igor Kuš

Završni rad


RQ UML Activity diagram: uvodno sučelje

KORISNIK SUSTAV

RQ info & mapping

RQ

[promjena postavki]

prikaz ekrana za postavke

mijenjanje postavki

spremanje postavki

X

prikaz ekrana za unos novog vozila

[unos novog vozila]

unos podataka o novom vozilu

spremanje unosa novog vozila

X

UV1

Igor Kuš

Završni rad


RQ UML Activity diagram: glavno sučelje

SUSTAV KORISNIK Google maps

RQ

prikaz popisa vozila

odabir vozila

[odabir izmjene info o vozilu]

prikaz ekrana za promjenu info o

vozilu

promjena info o vozilu

spremanje izmjenjenih info o

vozilu

X

[odabir prikaza karte]

prikaz karte na trenutnoj lokaciji

RQ1

pregled prikazane karte

dodavanje potrebne karte

Igor Kuš

Završni rad




RQ1

prikaz karte sa svim RQ info na trenutnoj

lokaciji

X


dodaje potrebne karte

[odabir prikaza svih RQ info na karti]

prikaz karte korisnikovih RQ info na trenutnoj lokaciji



RQ2

[odabir prikaza vlastitih RQ info na karti]

Igor Kuš

Završni rad




RQ2

prikaz informacija o trenutnoj brzini,

lokaciji i ubrzanju po vertikalnoj osi

početak mjerenja

[odabir početka mjerenja]

prikaz karte bez RQ info



RQ3

X

[odabir kraja rada]

[odabir prikaza trenutnih info]

[odabir prikaza trenutnih info]

odabir završetka mjerenja

završetak mjerenja i prikaz informacija o izvršenom mjerenju

Igor Kuš

Završni rad




RQ3

prikaz informacija o trenutnoj brzini,

lokaciji i ubrzanju po vertikalnoj osi

[odabir nastavka bez usporedbe]

[odabir usporedbe izvršenog RQ mjerenja]

prikaz usporedbe izvršenog mjerenja s postojećim podacima

[odabir spremanja izvršenog RQ mjerenja]

RQ3

[odabir odbacivanja izvršenog RQ mjerenja]

Igor Kuš

Završni rad


RQ UML Activity diagram: sučelje za registraciju korisnika

SUSTAV KORISNIK

REG

prikaz ekrana za unos podataka

provjera unesenih podataka

unos podataka i potvrde identiteta

spremanje podataka u bazu korisnika

fsb završni rad, road...

Documents